THIRD PARTY NOTICES
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이 도구는 상담기록 비식별화 후보 탐지를 위해 다음 오픈소스 구성요소와 모델 파일을 사용합니다.
이 고지는 투명한 배포를 위한 안내이며, 법률 자문은 아닙니다.
공개 배포, 기관 납품, 유료 서비스 제공 전에는 실제 포함 파일과 사용 방식에 대한 별도 라이선스 검토가 필요할 수 있습니다.

1. KoELECTRA
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- Original project: monologg/KoELECTRA
- Base model used by the NER model: monologg/koelectra-small-v3-discriminator
- Purpose: Korean ELECTRA model family / base architecture

현재 포함된 NER 모델은 ELECTRA/KoELECTRA 계열의 Token Classification 구조를 사용합니다.
저장소의 모델 설정은 ElectraForTokenClassification, KoELECTRA Small v3 계열에 가까운 설정을 보입니다.

2. Leo97/KoELECTRA-small-v3-modu-ner / KoELECTRA-based NER model files
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Upstream model card:
- https://huggingface.co/Leo97/KoELECTRA-small-v3-modu-ner

Model name:
- Leo97/KoELECTRA-small-v3-modu-ner

Included path:
- models/koelectra-ner/

Included files include:
- config.json
- tokenizer_config.json
- special_tokens_map.json
- tokenizer.json
- vocab.txt
- onnx/model.onnx

Included model format:
- ONNX model for browser-side inference
- Architecture: ElectraForTokenClassification

모델 카드 기준 이 모델은 monologg/koelectra-small-v3-discriminator를 fine-tuning한 Token Classification / NER 모델입니다.
모델 카드는 한국정보통신기술협회(TTA) 대분류 기준의 15개 개체명 태그셋을 설명하고, 학습 데이터로 문화체육관광부 > 국립국어원 > 모두의 말뭉치 > 개체명 분석 말뭉치 2021을 명시합니다.

License note:
- The upstream Hugging Face model card and README checked during setup did not show an explicit license field for Leo97/KoELECTRA-small-v3-modu-ner.
- The base KoELECTRA project/model family may have its own license terms, but the fine-tuned NER model and training-data redistribution conditions should be reviewed separately before broad public or commercial redistribution.

3. Hugging Face Transformers.js
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- Project: Hugging Face Transformers.js
- License: Apache License 2.0
- Purpose: Browser-side model loading and inference

이 도구는 브라우저에서 ONNX 모델을 불러와 실행하기 위해 Transformers.js를 사용합니다.

4. ONNX Runtime
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- Project: Microsoft ONNX Runtime
- License: MIT License
- Purpose: ONNX model execution, used through Transformers.js

5. Application code written for this tool
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다음 구성요소는 상담기록 비식별화 보조 도구를 위해 별도로 작성된 부분입니다.

- 비식별화 후보 검수 화면
- NER 결과 후처리 규칙
- 정규식 기반 탐지 규칙
- 후보 체크/해제 및 수동 추가 흐름
- 결과 치환 및 다운로드 UI
- HTML/CSS/JavaScript 기반 사용자 인터페이스

6. Local privacy note
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이 도구는 사용자의 브라우저 안에서 비식별화 후보 탐지를 수행하도록 설계되었습니다.
이 애플리케이션 자체 코드는 입력된 상담기록 원문을 외부 서버로 전송하지 않도록 구성되어 있습니다.

7. Disclaimer
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이 고지는 법률 자문이 아닙니다.
모델 파일을 포함하여 공개 배포하거나 상업적으로 사용할 경우, 정확한 모델 출처, 모델 라이선스, 파인튜닝 데이터셋 라이선스를 확인해야 합니다.